Alvo de volatilidade explicado

Tamanhos de posição fixos ignoram as condições do mercado. O alvo de volatilidade ajusta quanto você aloca com base em quão volátil o mercado está no momento.

A mesma estratégia fica tão entediante nos meses calmos que dá vontade de desligá-la; e então, na semana em que o mercado começa a se mexer com violência, ela cai muito mais fundo do que a média do backtest fazia esperar. O sinal não mudou, o mercado mudou — e o tamanho de cada aposta que você faz continuou exatamente o mesmo.

O que é o alvo de volatilidade

O alvo de volatilidade é fazer o tamanho da posição andar de forma inversa à volatilidade realizada do mercado: quando a volatilidade está acima do seu alvo você aloca menos, quando está abaixo você aloca mais — até um limite.

Uma estratégia básica do Tipo A gera um sinal de 1.0 (comprado) ou 0.0 (fora do mercado). O executor aloca todo o capital destinado quando o sinal é 1.0. Isso funciona, mas tem um problema oculto: a estratégia faz uma aposta do mesmo tamanho, independentemente de o mercado estar calmo ou caótico.

Em um período de baixa volatilidade, uma variação diária de 1% é grande. Em um período de alta volatilidade, uma variação de 1% é ruído. Se sua estratégia entra com o mesmo tamanho de posição nos dois ambientes, seu risco real em dólares varia drasticamente — e seus drawdowns em períodos voláteis serão muito maiores do que a média do seu backtest sugere.

A fórmula

O Blave Agent implementa o alvo de volatilidade em duas etapas:

Etapa 1 — Medir a volatilidade realizada

log_return = log(Close / Close.shift(1))
realized_vol = log_return.rolling(lookback).std() * sqrt(periods_per_year)

Isso calcula o desvio padrão móvel dos retornos logarítmicos e depois anualiza multiplicando por sqrt(periods_per_year). O resultado é a volatilidade realizada anualizada — a mesma unidade da volatilidade usada no Sharpe ratio.

Padrões: lookback=720 barras, periods_per_year=8760. Esses valores são calibrados para uma estratégia de intervalo de 1h: 720 barras = 30 dias × 24 horas; 8760 = 24 × 365.

Etapa 2 — Escalar o sinal

scale = (target_vol / realized_vol).clip(upper=vol_cap)
scaled_signal = signal * scale

O sinal (1.0 = totalmente comprado) é multiplicado pela razão de volatilidade, limitado a vol_cap. O resultado é um tamanho de posição fracionário.

Padrões: target_vol=0.30 (30% anualizado), vol_cap=2.0 (alavancagem máxima de 2×).

Exemplos concretos

Com 30% de volatilidade realizada, a estratégia opera em tamanho total. Durante uma crise, quando a volatilidade realizada dispara para 90%, a estratégia reduz automaticamente para um terço da posição. Em um período calmo, com 10% de volatilidade, ela escala até o limite de 2×.

Ajustando para diferentes intervalos

Os padrões (lookback=720, periods_per_year=8760) são para uma estratégia de 1h. Para outros intervalos, os dois valores precisam ser recalculados:

Como adicionar isso a uma estratégia

VOL_TARGETING    = True
TARGET_VOL       = 0.30   # alvo de 30% anualizado
VOL_CAP          = 2.0    # alavancagem máxima de 2×
VOL_LOOKBACK     = 720    # barras na janela de lookback
PERIODS_PER_YEAR = 8760   # para intervalo de 1h

def fetch_data(hdrs):
    from lib.data import fetch_kline
    from lib.strategy import add_realized_vol
    df = fetch_kline(SYMBOL, INTERVAL, START, END, hdrs)
    if VOL_TARGETING:
        add_realized_vol(df, VOL_LOOKBACK, PERIODS_PER_YEAR)
    return df

def compute_signals(df):
    from lib.strategy import apply_vol_scaling
    signal = pd.Series(np.nan, index=df.index)
    # ... sua lógica de sinal aqui ...
    if VOL_TARGETING:
        return apply_vol_scaling(signal, df, TARGET_VOL, VOL_CAP)
    return signal

Observe que add_realized_vol precisa ser chamado em fetch_data (antes de os sinais serem calculados), porque apply_vol_scaling lê df['realized_vol'], que é definido in-place pela primeira função.

O vol_cap: por que 2× e não mais

O limite existe porque o alvo de volatilidade pode gerar alavancagem extrema em ambientes de volatilidade persistentemente baixa. Se a volatilidade realizada cair para 5%, a escala sem limite seria de 6× — três vezes a alocação. Em um movimento adverso de 1 dia, isso pode causar um drawdown catastrófico mesmo com um sinal fundamentalmente sólido.

O limite padrão de 2× restringe a estratégia a alocar, no máximo, o dobro do capital destinado. Para estratégias em que você quer evitar qualquer alavancagem, defina vol_cap=1.0. Isso transforma o alvo de volatilidade em um dimensionamento de posição puramente ajustado à volatilidade, sem alavancagem — o tamanho da posição só diminui em alta volatilidade, nunca ultrapassa o tamanho total.

Volatilidade-alvo e MDD implícito

Uma regra prática útil: target_vol ≈ MDD aceitável ÷ 2. Isso vem da relação empírica entre volatilidade anualizada e drawdown máximo em estratégias de trend-following.

Como saber se seus parâmetros estão certos

O que o alvo de volatilidade não vai fazer por você

• Ele ajusta o tamanho da posição, não se o sinal está certo. O fator de escala multiplica o sinal — quando o sinal está errado, ele só decide o tamanho do seu erro.
• target_vol ≈ MDD aceitável ÷ 2 é uma relação empírica observada em estratégias de trend-following, não uma garantia. A tabela diz MDD "típico", não máximo.
• A volatilidade realizada é calculada a partir das últimas lookback barras: quanto mais longa a janela, mais estável a estimativa e mais lenta a reação; quanto mais curta, mais ela exagera diante de um pico passageiro. Nenhuma das duas avisa com antecedência que a volatilidade vai saltar.